golang实现图像识别-循环卷积神经网络测试训练预测与成功率统计

尹成学院 2023-01-13 01:38:36

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TensorFlow实战教程，图像识别应用示例教程，该课程特邀请AI100 阿里2017 云栖大会 API Solution大赛一等奖团队的联合创始人智亮先生，他将给大家介绍当前图像识别领域中先进的深度学习模型，并从源码级给大家讲解TensorFlow实现工业级图像识别应用的详细过程。具体内容包括：TensorFlow基础和模型选择，TensorFlow训练和验证模型，调参、模型上线和部署。

解决卷积神经网络测试集正确率低问题描述可能的原因最终的原因结论问题描述在运用卷积神经网络进行图像识别的过程中，将数据集分为训练集与验证集，首先进行模型的训练，最终模型在训练集与验证集上的正确率均达到0.999，将训练好的模型保存到本地，测试过程中直接读取本地模型对视频帧进行图像识别，正确率却远达不到0.999，即模型在训练集与验证集上的正确率很高，但在测试集上的正确率却很低。可能的原因测试集与训练集的图片尺寸不一致；测试集与训练集的数组维度不一致；数据未归一化，训练过程中图像为归一化数据，即

Tensorflow 卷积神经网络测试图像识别数据集CIFAR-10。

在 MATLAB 中关闭神经网络测试集占比操作，您需要在训练神经网络之前将测试集占比设置为零。这可以通过在训练函数中设置 'TestRatio' 参数为 0 来实现。例如，如果您使用 'trainlm' 函数训练您的神经网络，则可以这样设置训练参数： trainParam = trainlm; trainParam.testRatio = 0; net = train(net,inputs,tar...

高通骁龙神经处理引擎（SNPE）是一个充分利用高通处理器并行计算能力的框架，旨在通过高通骁龙移动平台丰富的计算资源，为开发者提供更快的神经网络推理。通过神经网络开发套件（SNPE），开发者可以更好地将模型部署在移动平台，既能对不同的应用做其神经网络的开发、训练和实现，也能高效地使用CPU，GPU，DSP和NPU。

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